Los resultados muestran un doble efecto. Por un lado, las ventajas son evidentes: más del 80% de los encuestados asegura que la inteligencia artificial ha mejorado su productividad, mientras que un 59% afirma que también ha elevado la calidad del código. Por otro, persiste la desconfianza. Solo un 24% declara confiar mucho o muchísimo en estas herramientas, frente a un 30% que reconoce confiar poco o nada. Esta paradoja revela que los desarrolladores consideran la IA útil, aunque todavía no confían plenamente en sus resultados.
El estudio señala además que su impacto depende en gran medida de la cohesión de los equipos. En los más coordinados, la IA multiplica la eficacia, mientras que en los fragmentados hace más visibles sus debilidades. Aun así, la adopción se relaciona con un mayor rendimiento en la entrega de software y aplicaciones, un avance respecto a los hallazgos del año pasado, aunque sigue presente el reto de garantizar que el producto funciona como se espera antes de llegar al usuario.
Como novedad, Google Cloud incluye una guía con siete capacidades esenciales para ayudar a las organizaciones a sacar más partido de la inteligencia artificial. El llamado Modelo DORA de capacidades de IA identifica factores técnicos y culturales que resultan determinantes para lograr una adopción exitosa. La conclusión del informe es clara: la inteligencia artificial ya no es una novedad en el desarrollo de software, pero para aprovechar todo su potencial las empresas deberán transformar su cultura, sus procesos y sus sistemas.